선박 운항에서 GPS 위치 정보의 신뢰성은 안전 항해의 핵심 요소이다. 그러나 GPS 신호 교란(재밍, 스푸핑 등)이 증가함에 따 라 대체 위치 결정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 객체 인식 기술인 YOLO v2 네트워크를 활용하여 선박에 설 치된 카메라 영상을 분석하고, 이를 기반으로 선박 위치를 추정하는 보조 시스템을 개발하였다. 구체적으로 광양항 입항 영상에서 좌현의 멧돌초 고립장애표지와 우현의 광양제철 사일로를 객체로 선정하여 인식하였으며, 바운딩 박스 중심점과 카메라 위치를 연결한 위치선 (Line of Position)을 생성하고 기준선과의 교각을 측정하여 2D 해도 상에 위치를 작도하였다. 학습 결과 객체 인식 정확도는 94% 이상으로 나타났으며, GPS 위치와 비교 시 최소 오차 3m, 최대 오차 33m, 평균 RMSE 18.51m를 기록하였다. 이는 GPS 신호 교란 시 대안으로 활용 가능하며, 협수로나 항만 등 정밀 위치가 요구되는 환경에서 유용함을 검증하였다. 향후 자율운항선박 시스템과의 연계를 통해 GNSS 이 중화 장비로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 우리나라 1인가구 장애인의 사회적 관계망이 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 최근 장애인복지 패러다임이 지역사회기반 돌봄으로 전환됨에 따라, 지역사회 내에서 비공식적 관계망을 형성하는 것이 더욱 중요하게 되었다. 이에 본 연구는 사회적 자본이론과 사회적 관계망에 대한 논의를 토대로 사회적 관계망을 구조적 측면(관계망의 크 기, 접촉 빈도)과 기능적 측면(정서적 지지)으로 구분하고, 이들이 1인가 구 장애인의 삶의 만족도에 미치는 영향력을 확인하고자 하였다. 이를 위해 한국장애인개발원의 장애인삶 패널조사(5차) 자료를 활용하였으며, 20세 이상 1인가구 성인 장애인 608명을 대상으로 위계적 회귀분석을 실시하였다. 위계적 회귀분석 결과, 인구사회학적 요인만으로도 일정 수 준의 설명력이 확보되었으며, 구조적 측면(관계망의 크기, 접촉 빈도)은 삶의 만족도에 추가적인 설명력을 제공하였다. 그러나 기능적 측면(정서 적 지지)을 투입하였을 때 설명력이 가장 크게 증가하였고, 정서적 지지 가 삶의 만족도의 가장 강력한 예측변수임을 확인하였다. 분석결과는 사 회적 관계망의 구조적·기능적 측면이 모두 중요하나, 기능적 측면이 삶의 만족도에 더 큰 영향을 미침을 보여주었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 삶의 만족도 증진을 위한 사회적 관계망 지원의 방향성과 후속 연구를 위한 과제를 제안하였다.

Canine cognitive dysfunction (CCD) is a progressive neurodegenerative disorder in aging dogs, sharing significant pathological similarities with human Alzheimer's disease (AD), such as amyloid-beta deposition and neuroinflammation. Yukgunja-tang (YGJ), a traditional herbal formula, has been reported to alleviate psychological symptoms via the gut-brain axis. However, its molecular mechanisms in treating CCD remain unclear. This study was about a network pharmacology approach to elucidate the multi-component, multi-target mechanisms of YGJ against CCD. Active compounds and relates of YGJ drugs and CCD targets were retrieved from the TCMSP (Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology database and analysis platform) and GeneCards databases, respectively. We identified 148 common targets between YGJ drugs and CCD symptom. A protein-protein interaction (PPI) network analysis revealed key hub genes, including TNF (tumor necrosis factor), IL1B (interleukin 1 beta), AKT1 (Ak strain transforming 1), TP53 (tumor protein 53), and IL10 (interleukin 10), which are predominantly involved in inflammation and cell survival. KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) pathway enrichment analysis indicated that these targets are significantly enriched in the age-rage signaling pathway and cancer pathways, suggesting mechanisms involving the regulation of neuroinflammation and oxidative stress. These findings hypothesize that YGJ exerts therapeutic effects on CCD through a holistic approach: inhibiting neuroinflammation, modulating age-related cellular stress, and regulating cell signaling cascades. This study provides a scientific basis for YGJ as a potential integrative treatment for improving the quality of life in dogs with CCD.

Aiming at the control problem of nonlinear uncertain systems with asymmetric saturated actuators and u nknown external disturbances, a composite control method integrating dynamic surface control (DSC), ad aptive neural network estimation, and a nonlinear saturation compensation mechanism is proposed. In the scenarios of ship course and trajectory tracking, the system faces multiple challenges such as symmetric and asymmetric actuator saturation, as well as unknown external disturbances. Radial basis function (R BF) neural networks are utilized for online approximation of unknown nonlinear functions and external d isturbances. Combined with dynamic surface technology, the problem of "explosion of complexity" in tra ditional backstepping control is eliminated. A nonlinear function with inverse correlation to error gain is designed to dynamically adjust the control gain, balancing the requirements of tracking accuracy and sat uration suppression. Furthermore, a Gaussian error function is introduced to construct a continuously diff erentiable asymmetric saturation model. An auxiliary dynamic system is integrated to compensate for the saturation nonlinear effect, achieving smooth amplitude limitation of rudder angle commands. Comparati ve MATLAB simulation results demonstrate that the course tracking error is reduced by 1°, the fluctuati on amplitude of the rudder angle is decreased by approximately 50%, the number of rudder angle satura tion events is reduced by about 60%, and the error convergence time is shortened by roughly 30%. The proposed composite control method effectively addresses the issues of asymmetric saturation and externa l disturbances, significantly enhancing the accuracy and robustness of the ship course control system.

To address the issue of low heading tracking efficiency caused by nonlinear dynamic characteristics in ship heading motion, this paper proposes a neural network-based adaptive hyperbolic tangent control method for ship heading. By designing a second-order system robust controller, a saturated auxiliary design system is introduced into the regulator for direct internal compensation, enhancing the system's anti-interference capability under complex operating conditions. Meanwhile, hyperbolic tangent nonlinear modification is incorporated into the control strategy to optimize the output characteristics of control signals. The controller adopts a backstepping approach to design virtual control laws for trajectory tracking and utilizes the Radial Basis Function (RBF) of neural networks to approximate the uncertain parts of the ship model. The control algorithm is simulated and tested in the MATLAB environment, and its tracking effect is analyzed. Simulation results show that the control algorithm can ensure the stability of the closed-loop system under conditions of dynamic changes in system parameters, external disturbances, and uncertainties, and effectively solve the nonlinear problems in ship traffic control during trajectory tracking. The controller is designed concisely, meets the requirements of engineering practice, improves ship maneuverability, and has reference value for ship control.

본 연구의 목적은 선박 충돌사고가 어떤 원인 결합을 통해 발생하는지 구조적 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해 최근 5년 (2019-2023)간 중앙해양안전심판원 충돌사고 재결서 67건에서 도출된 201건의 원인을 분석하였다. 공동출현 네트워크 결과, 피항동작 미이 행, 경계소홀, 피항협력 미이행이 빈도와 연결성이 높았다. 매개 중심성에서는 판단오류가 가장 높게 나타났다. 조건부확률 분석 결과, 의 약품‧음주영향 및 절차․규정 미준수가 발생할 때 부적절한 조선과 판단오류 동반할 가능성이 높아지는 경향을 확인했다. 선박 충돌사고 원인 분석을 통해 충돌사고는 상호 연계된 원인 구조에서 발생함을 확인했으며, 이는 핵심 위험원인 중점 예방전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있음을 시사한다.

본 연구는 청량산도립공원 식물사회의 종간 상호관계를 파악하여 자연생태계의 기반이 되는 식생군락에 대한 기초자 료를 구축하기 위해 수행되었다. 청량산도립공원을 대상으로 100개의 방형구를 설치하여 출현한 목본 수종을 조사하였 고, 출현 빈도 5% 미만인 희소종을 제외하고 종간결합분석(chi-square statistic)을 실시하였다. 그 결과를 Gephi 0.10 프로그램을 이용하여 소시오그램으로 작성하고, 네트워크 중심성 및 구조를 분석하였다. 분석결과, 출현 빈도는 생강나 무가 가장 높게 나타났고, 신갈나무, 쇠물푸레나무, 굴참나무, 벚나무류 등의 순서로 높게 나타났다. 청량산도립공원 식물사회네트워크는 61개의 노드와 336개의 연결선으로 구성되어 있으며, 한 수종이 평균 약 11.016종과 종간결합을 맺으며 2.165단계 만에 서로 간 연결되었다. 모듈화분석을 통해 5개의 그룹으로 나뉘었으며, 1그룹은 담쟁이덩굴, 오미자 등, 2그룹은 왕팽나무, 고광나무, 고로쇠나무 등, 3그룹은 올괴불나무, 청가시덩굴, 개머루 등, 4그룹은 신갈나무, 산딸기, 쇠물푸레나무 등, 5그룹은 생강나무가 나타났다.

본 연구는 국내 요양보호사 이직 연구의 지식 구조를 규명하기 위 하여 키워드 네트워크 분석을 적용하였다. 이직을 단일 결과변수로 다루 는 기존 접근에서 벗어나, 연구 담론이 어떠한 주제 구조 속에서 축적 되어 왔는지를 구조적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 분석 대상은 KCI, RISS, DBpia에 게재된 요양보호사 이직 관련 논문으로, 제목·초 록·주제어에서 추출한 키워드를 정제·표준화하여 공출현 행렬을 구축하 고 중심성 분석과 군집 분석을 실시하였다. 연구 결과, 국내 요양보호사 이직 연구는 감정노동, 소진, 직무스트 레스 등 정서 요인을 중심으로 구조화되어 있었다. 반면 교육, 정책, 전문성 관련 개념은 연구 네트워크의 주변부에 위치하여 연구 축적이 상 대적으로 부족하였다. 연구 대상은 시설 요양보호사에 편중되어 있었으 며, 재가방문 요양보호사를 대상으로 한 연구는 제한적이었다. 연구 방 법은 설문조사 기반 양적 연구가 대부분이었고, 질적·혼합 연구와 개입 연구는 매우 제한적으로 나타났다. 특히 개입은 개인 요양보호사 대상의 감정 관리 및 스트레스 완화에 국한되어 조직·제도 차원의 접근은 미흡 하였다. 본 연구는 국내 요양보호사 이직 연구가 개인 심리 중심 담론에 편 중되어 있음을 구조적으로 제시하였다. 향후 연구에서는 조직, 정책, 제 도 차원의 접근으로 확장하고, 장기적 인력 관리 전략과 실증적 정책 평가를 반영한 연구가 병행될 필요가 있다.

본 연구는 대수용가 공급체계 전환을 통한 상수관망 운영 에너지 절감방안을 검토하였다. 연구대상지역에 대한 대수용가 공급체계를 SD배수계통에서 JH배수계통으로 전환할 때의 물 공급 가능성과 전력비 절감효과를 분석하고, 능동형 관망관리 방안을 제시하였다. 수리해석 모델을 구축하여 2024년 7월 하절기 최악조건과 물축제 기간을 포함한 시나리오별 분석을 수행하였다. 분석결과, 하절기 최악조건에서는 물 공급 안정성 확보를 위해 SD배수계통 전량공급이 필요하며, 일반조건에서는 JH배수계통을 통한 제한적 공급이 가능한 것으로 나타났다. 전력비 절감효과는 물축제 미포함시 8.1%(SD가압장 57.1%), 물축제 포함시 13.9%(SD가압장 59.0%)로 분석되어 연간 최대 46.2백만원의 절감이 가능한 것으로 산정되었다. 능동형 관망관리 방안으로는 유량제어밸브 설치, 전동제수밸브를 이용한 교축운전, 경부하 시간대 펌프운영 등 3가지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 대수용가가 포함된 상수관망의 효율적 운영과 에너지 절감을 위한 실무적 지침을 제공할 것으로 기대된다.

Enhancing the energy density of electrodes by increasing thickness and mass loading is a technological challenge. Thick electrodes suffer from severe deterioration in electrochemical performance due to insufficient structural integrity and sluggish charge transport, particularly under high current density. Herein, we fabricated thick LiFePO4 (LFP) electrodes with thicknesses ranging from 85.7 to 90.3 μm and an average mass loading of 17.68 mg/cm2 by tailoring the ratio of zero-dimensional (Super P, SP) and one-dimensional (multi-walled carbon nanotube, MWCNT) conductive additives. The electrodes containing MWCNT exhibited crack-free structure and enhanced electrochemical performance with increasing MWCNT ratio because of the superior mechanical properties and electrical conductivity of MWCNT. However, the electrochemical performance of the electrode containing only MWCNT deteriorated due to aggregation of the MWCNT and poor point to point contact with the LFP particles. The multi-dimensional conductive additives improve the dispersion of components within the electrode and the structural stability of the electrode. As a result, the tailored electrode exhibited a lower degree of electrode thickness expansion (1.4 %), lower polarization (60.8 mV at 0.1 C), excellent high-rate capability (132.7 mAh/g at 2 C), superior capacity retention (27.5 % at 3 C), and lower electrical resistivity and interfacial resistance (14.9 Ω cm and 3.8 Ω cm2, respectively) compared to other samples.

엔트로피 지표(섀넌 엔트로피, 지니계수, 허시만-허핀달지수)와 경제복잡성 (ECI) 지표, 네트워크 분석을 활용하여 국내 반도체 산업의 구조를 실증적으로 분석하였다. 엔트로피 지표를 산업의 계열화/전문화와 연계하고 ECI와 엔트로피 지표의 특성을 상호보완 적으로 활용하는 새로운 접근을 시도하였다. 전국 단위로 반도체 산업 관련 업종에 해당하는 기업을 추출하여 기업 홈페이지 및 소개자료 등을 통해 반도체 산업 가치사슬 중 어느 부분에 해당하는지를 분류하는 작업을 실시하였으며, 최종적으로 2,957개 기업을 후공정, 전공정, 소재, 부품, 장비, 설계 기업으로 분류하여 특정하였다. 이 중 중 거래관계를 추출 가능한 1,212개 기업의 66,210개 거래관 계망 정보를 활용하여 실증 연구를 진행하였다. 국내 반도체 산업의 거래 네트워크는 무척도성, 작은세상 특성, 모듈성, 계층성을 모두 보이는 소수 핵심기업 중심 계열화된 네트워크였다. 국내 반도체 산업의 두 가지 구조변화 (2020년 거래관계망 계열화, 2023~2024년 복잡성지수 추세 반전)등을 식별할 수 있었다. 2018~2024기간 동안 국내 반도체 산업은 점차 전문화되는 추세였으나 2020년에 일시적 으로 계열화 추세를 보였다. 소·부·장 산업은 비교적 전문화되어 있고 전공정·설계는 계열 화되어 있었다. 광역지자체별로 살펴보면 경기·충남·충북 등 전통적 반도체 산업 중심 지의 계열화 수준이 높았으나, 경제복잡성 지수는 경남·부산에서 높게 나타났다. 경남·부산· 광주 등의 경제 복잡성 지수의 약진, 경기·충남·충북의 경제 복잡성 지수 부진은 2023~2024년에 두드러지게 나타났으며, 지역별 기업 영업이익률과도 양의 상관관계를 나타냈다. 2023년 이후 AI반도체, 전력반도체 육성정책과의 관련성에 대한 심층적인 분석이 필요하다. 최종적으로 비수도권 균형발전 관점 반도체 혁신정책의 효율성을 일정 부분 입증할 수 있었다.

This study compared the discourse structure of ‘Plant-based milk’ between A (2015~2017) and B (2022~2024) using Korean web texts. After applying uniform preprocessing to sources from Naver, Daum, and Google, the frequency, centralities, and the structural properties of the network on the top-30 nodes were investigated. The QAP correlation was calculated on a weighted co-occurrence adjacency matrix constructed from the 17-node intersection and assessed structural reconfiguration via CONCOR. The hub formed by milk, plant-based, and protein persisted while the edges and density increased from 240 to 266 and from 0.276 to 0.306, respectively. QAP yielded r=0.793 and p=0.001, indicating significant similarity in network-wide tie-strength patterns. In addition, CONCOR showed the foregrounding of segmented product lines and market, use, and menu contexts implying a reallocation of the periphery.

Smart factory technology, a core component of the Fourth Industrial Revolution, demonstrates significant disparities in technological development across countries. To quantitatively assess these international technology gaps, this study proposes an integrated analytical framework that combines text mining-based topic modeling and social network analysis (SNA), using global smart factory-related patent data from 2017 to 2023. Approximately 4,300 patent documents (titles and abstracts) were collected through the GPASS system and preprocessed. Through Latent Dirichlet Allocation (LDA) modeling with optimized hyperparameters, major technology topics were identified. Semantic interpretation using ChatGPT and expert review enabled the assignment of precise topic labels, which were further mapped to CPC (Cooperative Patent Classification) codes to construct a standardized technology taxonomy. Subsequently, the network structures of topic and classification nodes were analyzed by country (China, the United States, and South Korea), and the relative importance of key technology areas was evaluated using centrality metrics such as degree, closeness, betweenness, and eigenvector centrality. The analysis revealed that, globally, the most central technology areas include manufacturing process management and control, IoT and data-driven decision making, and facility-based process optimization. At the national level, China showed a strategic focus on technologies related to product quality improvement and cost reduction, South Korea emphasized IoT-enabled technologies and equipment-level optimization, while the United States prioritized control systems and data-driven project management. By utilizing patent-based textual data, this study offers a novel methodology for quantitatively diagnosing structural differences in national technological capabilities. The proposed framework provides valuable insights for country-specific R&D planning and strategic decision-making in the field of smart manufacturing.

본 연구는 AI-Hub 한국어–중국어 구어체 병렬 말뭉치를 기반으로 중국어 촉각어 ‘热’의 한국어 의미 확장을 개념적 은유･환유 관점에서 분석하였다. ‘热’는 물리적 온 도 의미를 넘어 정서, 사회적 반응, 분위기 등 다양한 추상적 개념으로 확장되었으며, 이 과정에서 VITALITY IS HEAT, EMOTION IS HEAT 등 은유 구조와 환유･은 환유가 복합적으로 작동하였다. 중-한 비교에서는 직접 대응, 문화적 조정, 구조적 전환의 세 층위가 나타나 두 언어의 개념화 방식과 문화적 차이를 보여주었다. 본 연구는 구어체 자료를 통한 실증 분석으로 기존 문어 중심 감각어 연구의 한계를 보 완하고, 언어 간 개념 체계 비교의 방법론적 가능성을 제시하였다.